Real-time connected recognition of Turkish natural numbers
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 15665
- Danışmanlar: DOÇ.DR. ÖMER CERİD
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kelime tanıma, Türkçe, Word recognition, Turkish
- Yıl: 1990
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
vi KISA ÖZET Bu tezde gerçek zamanda çalışan bir bağlantılı sözcük ta nıma sisteminin donanımı ve yazılımı anlatılmıştır. DSP56001 sayısal sinyal işleyici yongası üzerine kurulu olan sistem gerçekleştirilmiş ve (1-999,999,999) arası Türkçe doğal sayı lar üzerinde denenmiştir. 21 sözcükten oluşan bir dağarcığa sahip olan sistemde tanıma için dinamik zaman bükme algoritması kullanılmıştır. Şablonlar arasındaki geçiş kuralları, geçiş daha rahat olacak biçimde değiştirilmiş ve bu değişikliklerin başarımı iyileş tirdiği gözlenmiştir. Türkçe doğal sayıların sözdizimi yazıl mış ve değişik bir yolla tanıma algoritmasının içine yerleşti rilmiştir. Sistem konuşmacı bağımlı olarak denenmiş ve başarımı ye terli bulunmuştur. Tanımadaki başarımı arttırmak ve sistemi konuşmacıdan bağımsız hale getirmek için neler yapılması ge rektiği tartışılmış, ayrıca tek bir sayısal sinyal işleyici yongasının işlem kapasitesini aşan sayıda sözcüğün tanınabil- mesi için birden fazla işleyiciden oluşan bir sistem mimarisi önerilmiştir. Sistemin yazılımı ve bunun nasıl kullanılacağına dair kısa bir rehber arka kapağın içindeki diskette bulunabilir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this thesis the hardware and software structure of a real-time connected-word recognition system has been described. The system is based on the DSP56001 Digital Signal Processor chip and has been implemented and evaluated in the speaker-dependent mode for recognition of Turkish natural numbers in the range (1-999,999,999). The system has a 21 word vocabulary and employs a variant of the Dynamic Time Warping algorithm for recognition. The inter-template transition rules have been modified so as to relax them and it has been observed that these modifications improve recognition performance. A task syntax has been formulated for Turkish natural numbers and has been incorporated into the recognition process in a novel manner. The system has been evaluated in the speaker dependent mode and has exhibited reasonable performance. Remarks on how to improve recognition performance and how to make the system speaker independent have been given. A multiprocessor architecture has been proposed for recognition of words from large vocabularies which exceed the computational capability of a single digital signal processor chip. The system software and a brief guide on how to use it have been supplied in the diskette inside the back cover.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms
GÖKHAN YİĞİDEFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- Билим, илим жана маданият тармагындагы Кыргызстан менен Түркиянын кызматташтыгы (1992-2012 жж.)
Kırgız Cumhuriyeti ile Türkiye Cumhuriyeti arasında eğitim, bilim ve kültürel ilişkiler (1992-2012)
KADRİ AĞGÜN
Doktora
Kırgızca
2016
TarihKyrgyz State Unıversıty Named After I ArabaevTarih Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÖLÖBEK ABDRAHMANOV
- Agrivoltaik sistemler ile elektrikli traktörleri şarj etmek için doğru arazilerin saptanması
Determining the right lands to charge electric tractors with agrivoltaics
SAMED PEKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- İTÜ NER - Türkçe metinlerde adlandırılmış varlık tespiti
ITU NER - named entity recognition on Turkish texts
GÖKHAN AKIN ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT